大多数管理员都是从Apache Hadoop开始学习。笔者最开始也使用Apache版本Hadoop进行开发和部署工作,但接触到Cloudera CDH后,我发现它可以使管理员的工作更简单,不仅可以获得最新的特性和Bug修复,有时也会带来令人惊喜的性能改善。
接触Hadoop有两年的时间了,期间遇到很多的问题,既有经典的NameNode和JobTracker内存溢出故障,也有HDFS存储小文件问题,既有任务调度问题,也有MapReduce性能问题.遇到的这些问题有些是Hadoop自身的缺陷(短板),有些则是使用的不当。
在解决问题的过程中,有时需要翻源码,有时会向同事、网友请教,遇到复杂问题则会通过mail list向全球各地Hadoop使用者,包括Hadoop Committer(Hadoop开发者)求助。在获得很多人帮助后,自己将遇到问题和心得整理成文,希望本文可以对那些焦头烂额的Hadoop新手们有所帮助,少走笔者的弯路。
PS. 本文基于 Cloudera CDH 3u4(同Apache Hadoop 1.0)编写。相关推荐配置为官方推荐值或者笔者经验数值,它不是绝对的,可能会因为不同的应用场景和硬件环境有所出入。
1. 选择Cloudera CDH部署你的Cluster动机
大多数管理员都是从Apache Hadoop开始学习。笔者最开始也使用Apache版本Hadoop进行开发和部署工作,但接触到Cloudera CDH后,我发现它可以使管理员的工作更简单,不仅可以获得最新的特性和Bug修复,有时也会带来令人惊喜的性能改善。
CDH为什么更好?笔者罗列了以下几点:
CDH基于稳定版Apache Hadoop,并应用了最新Bug修复或者Feature的Patch。Cloudera常年坚持季度发行Update版本,年度发行Release版本,更新速度比Apache官方快,而且在实际使用过程中CDH表现无比稳定,并没有引入新的问题。
Cloudera官方网站上安装、升级文档详细,省去Google时间。
CDH支持Yum/Apt包,Tar包,RPM包,Cloudera Manager四种方式安装,总有一款适合您。官方网站推荐Yum/Apt方式安装,笔者体会其好处如下:
联网安装、升级,非常方便。当然你也可以下载rpm包到本地,使用Local Yum方式安装。
自动下载依赖软件包,比如要安装Hive,则会级联下载、安装Hadoop。
Hadoop生态系统包自动匹配,不需要你寻找与当前Hadoop匹配的Hbase,Flume,Hive等软件,Yum/Apt会根据当前安装Hadoop版本自动寻找匹配版本的软件包,并保证兼容性。
自动创建相关目录并软链到合适的地方(如conf和logs等目录);自动创建hdfs, mapred用户,hdfs用户是HDFS的最高权限用户,mapred用户则负责mapreduce执行过程中相关目录的权限。
推荐指数:★★★
推荐理由:获取最新特性和最新Bug修复;安装维护方便,节省运维时间。
2. Hadoop集群配置与管理
安装和维护Hadoop集群涉及大量的管理工作,包括软件安装,设备管理(crontab、iptables等)、配置分发等。
对于小型集群软件分发和节点管理可以使用PDSH这款软件,它可以通过免密钥的SSH将文件分发到目标服务器,以及为一组目标设备发送命令并获得反馈。如果是大型集群或者硬件配置差别很大的集群,推荐使用puppet这样的工具帮助你维护配置文件,或者通过Cloudera Manager以GUI的方式的管理集群(注意:Clodera Manager不是开源软件,免费版最多支持50个节点)。
推荐指数:★★★
推荐理由:提高运维效率
3. 开启SecondaryNameNode
SecondaryNameNode(下称SNN)的主要功能是工作是帮助NameNode(下称NN)合并编辑日志,然后将合并后的镜像文件copy回NN,以减少NN重启时合并编辑日志所需的时间。SNN不是NN的热备,但是通过以下步骤可以实现将SNN切换为NN的目的。首先,SNN节点上导入从NN Copy过来的镜像文件,然后修改SNN机器名和IP与NN一致,最后重启集群。
特别注意的是SNN的内存配置要与NN一致,因为合并编辑日志的工作需要将metadata加载到内存完成。另外,不仅仅是SNN,任何保存NN镜像的节点都可以通过上面步骤变为NN,只是SNN更适合罢了。
推荐指数:★★★
推荐理由:减少NN重启导致集群服务中断时间;NN节点故障后,SNN充当NN角色
4. 使用Ganglia和Nagios监控你的集群
当运行一个大型mapreduce 作业时,我们通常非常关心该作业对TaskTracker(下称TT)CPU、内存、磁盘,以及整个网络的带宽情况,这时候就需要Ganglia这个工具为我们生成相关图表来诊断、分析问题。
Ganglia可以监控集群状态,但当你的服务器down机或者某个TT挂掉,它却无法通知到你,这时我们可以使用Nagios这款告警软件,它可以配置邮件告警和短息告警。通过编写plugins,可以实现自己的监控功能。我们的集群目前做了如下监控:
NameNode、JobTracker内存
DataNode和TaskTracker运行状态
NFS服务状态
磁盘使用情况
服务器负载状态
推荐指数:★★★
推荐理由:Ganglia可以帮你记录集群状态,方便诊断问题;Nagios可以再遇到问题时第一时间通知你。
5. 设置好内存至关重要
Hadoop集群安装完毕后,第一件事就是修改bin/hadoop-evn.sh文件设置内存。主流节点内存配置为32GB,典型场景内存设置如下:
NN: 15-25 GB JT:2-4GB DN:1-4 GB TT:1-2 GB,Child VM 1-2 GB
集群的使用场景不同相关设置也有不同,如果集群有大量小文件,则要求NN内存至少要20GB,DN内存至少2GB。
推荐指数:★★★★★
推荐理由:几个组件中NN对内存最为敏感,它有单点问题,直接影响到集群的可用性;JT同样是单点,如果JT内存溢出则所有MapReduce Job都无法正常执行。
6. 管理员玩转MapReduce
Hadoop原生MapReduce需要Java语言编写,但是不会Java也没问题,通过Hadoop streaming框架管理员可以使用Python,Shell,Perl等语言进行MapReduce开发,但更简单的办法是安装和使用Hive或者Pig。
推荐指数:★★★
推荐理由:减少运维时间,快速响应各种ad-hot需求和故障诊断。
7. NameNode HA
前面已经说过,NN是整个集群可能出现的单点故障。
Hadoop通过在hdfs.site.xml文件的dfs.name.dir属性指定保持的metadata路径,如果希望保持到多个路径,可以使用逗号分割配置多个路径。
dfs.name.dir /data/cache1/dfs/nn,/data/cache2/dfs/nn
Hadoop官方推荐配置为metadata配置多个path,其中包含一个NFS的路径。但根据笔者一次集群严重故障经验,即使这样,还是导致了所有镜像文件损坏,包括SNN上的镜像文件,所以定期备份一个可用的副本还是很有必要的。
推荐指数:★★★★★
推荐理由:Cloudera3uX和Apache1.0的NN单点问题是大家最头痛问题之一,多些准备,少许痛苦。
8. 使用firewall阻止坏人进入
Hadoop的安全控制非常简单,只包含简单的权限,即只根据客户端用户名,决定使用权限。它的设计原则是:“避免好人做错事,但不阻止坏人做坏事”。
如果你知道某台NN的IP和端口,则可以很轻松获取HDFS目录结构,并通过修改本机机器用户名伪装成HDFS文件所属owner,对该文件进行删除操作。
通过配置kerberos,可以实现身份验证。但很多管理员使用更简单有效的办法——通过防火墙对访问IP进行控制。
推荐指数:★★★★★
推荐理由:安全无小事,防范于未然。
9. 开启垃圾箱(trash)功能
动机
我曾经犯下一个错误,在我加班非常累,大脑稍有混乱的时候,不小心删除执行了一个命令“hadoop fs -rmr /xxx/xxx”,没有删除提示,几TB的数据,一下子就没有了。简直让我崩溃,后悔莫及。这时你多希望有个时间机器可以让HDFS恢复到删除前的状态。
trash功能就是这个时间机器, 它默认是关闭的,开启后,被你删除的数据将会mv到操作用户目录的".Trash"文件夹,可以配置超过多长时间,系统自动删除过期数据。这样一来,当操作失误的时候,可以把数据mv回来。开启垃圾箱步骤如下:
vi core-site.xml ,添加下面配置,value单位为分钟。
fs.trash.interval 1440
笔者 在CDpu4下不用重启Namenode就可以生效。开启垃圾箱后,如果希望文件直接被删除,可以在使用删除命令时添加“–skipTrash” 参数,如下:
hadoop fs –rm –skipTrash /xxxx
推荐指数:★★★★★
推荐理由:想要时间机器吗?
10. 去社区寻找帮助
Hadoop是一个非常优秀的开源项目,但它仍存有很多尚未解决的问题,诸如,NN,JT单点问题,JT挂死问题,Block在小文件下汇报效率低下等问题。此时可以通过如下渠道找到可以帮助你的人,笔者几次集群严重故障都是通过Cloudera公司的google user group直接获得几位 committer的帮助。通常前一天提问,第二天就会有反馈。下面是两个能够帮助的你的社区,当然你也可以帮助其他人:
Apache hadoop的mail list :
http://hadoop.apache.org/mailing_lists.html
Cloudera CDH google group:
https://groups.google.com/a/cloudera.org/forum/#!forum/cdh-user
推荐指数:★★★★★
推荐理由:没有人比软件作者更熟悉Hadoop本身,去社区求助,帮你解决很多自己无法跨越的问题。
文章原出处:http://www.china-cloud.com/yunzixun/yunjisuanxinwen/20120904_14638.html
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